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\chapter*{总结\markboth{总结}{}}
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\subsubsection{论文工作总结}

近几年来在线社交网络的不断发展促成了社交网络在线营销的崛起，从而使得社交网络的影响最大化算法被广泛研究。当前对影响最大化算法的研究集中于提高信息传播模型的准确率以及提高算法的效率。其中大多数信息传播模型都没有考虑到信息本身的因素，并且都将种子节点集合大小作为影响最大化算法的输入。为了解决上述问题，本文主要有如下几个研究工作：
\begin{enumerate}
\item 
情绪传播模型。现有的影响最大化算法中大多使用独立传播模型和线性阈值模型对信息传播过程进行建模。在这两种模型中，不同信息在相同边之间的传播概率是相同的，这不符合现实社交网络的信息传播规律。本文认为在社交网络中，用户发布的信息是用户情绪的载体，即信息是情绪的载体，情绪传播是信息传播的本质。基于上述假设，我们提出了情绪传播模型。在情绪传播模型中，不同信息在相同边之间的传播概率不同，且边的传播概率是情绪传播概率的加权组合。在微博数据集上的实验结果表明，情绪传播模型对社交网络真实信息传播的抽象能力远强于独立传播模型。
\item 
最优种子节点个数。本文观察发现所有的影响最大化算法都将种子节点集合的大小作为算法的输入，即给定种子节点集合的大小，求能使得影响范围最大的种子节点集合。然而在许多现实的应用中，如何选择合适的种子节点集合大小是一个非常关键的问题。例如社交网络的在线营销中，若选择种子节点个数太少，会造成影响范围太小使得营销效果较差；若选择种子节点个数太多，会造成预算的浪费。因此，本文研究针对不同的网络和信息传播模型，应如何选择最优的种子节点集合大小，我们称为最优种子节点个数。通过在大量模拟网络和现实网络的实验表明，最优种子节点个数随着信息传播模型中边传播概率的增加，会经过一个相变过程。且该过程与网络的规模无关而与网络的平均度成反比。同时，在相变点之后最优种子节点个数通常取值很小。
\end{enumerate}

最后基于上述两个研究结果，本文实现了一个社交网络影响最大化分析系统。该系统分为情感分类模块、模型拟合和计算模块以及结果展示模块。系统通过用户输入的网络和信息历史传播过程，将分析结果友好地展示给用户。

\subsubsection{未来工作展望}
本文提出的模型和方法还有待进一步的研究和完善，未来的工作可以从下面几个方面继续探究和深入：
\begin{enumerate}
\item 情绪传播模型扩充：在情绪传播模型中，我们考虑不同信息在相同边中的传播概率为信息中不同情绪传播概率的加权组合。虽然该方法已经能较好地拟合社交网络真实信息传播过程，但其没有考虑到其他的影响因素，例如用户的权威或用户的兴趣等。因此，后续的研究将考虑如何在情绪传播模型中加入其他的因素，使扩充后的情绪传播模型达到更好的效果。
\item 最优种子节点个数量化：在研究最优种子节点个数与信息传播模型传播概率以及网络性质时，我们通过实验的方法找出其相变规律。即相变点对应的传播概率与网络的平均度成反比，且相变点后的最优种子节点个数取较小值。后续的研究旨在通过理论的方法计算相变点对应的传播概率与网络平均度之间的数学关系，以及最优种子节点取值的数学表达。
\end{enumerate}
